. . . . . . . . . 88 5. 使用结构体组织相关联的数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 5.1. 结构体的定义和实例化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.2. 结构体示例程序 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 6.2. match 控制流结构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

（c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 知。 3.2.4 伦理域安全风险 （a）加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟的风险。利用人工智能收集分析 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区 别对待，带来系统性、结构性的社会歧视与偏见。同时，拉大不同地区人工智 能鸿沟。 （b）挑战传统社会秩序的风险。人工智能发展及应用，可能带来生产工具、 生产关系的大幅改变，加速重构传统行业模式，颠覆传统的就业观、生育观、